Forschungsdaten sind nur nachnutzbar, wenn sie ausreichend Informationen zu ihrer Entstehung, den rechtlichen und praktischen Nachnutzungsmöglichkeiten und zum wissenschaftlichen oder sammlungsinternen Rahmen enthalten. Diese Information ist teilweise in Metadatenfeldern von Repositorien und Katalogen enthalten. Doch die Erfahrung hat gezeigt, dass dies oft ein Minimum reduziert ist: Urheber, Veröffentlichungsdatum, Titel, und wenn man Glück hat noch die Lizenz werden dort angegeben.

Die Lösung liegt in menschen- und maschinenlesbaren Datenbeschreibungen, die auch als Data-Paper oder Datasheet eine eigene Form der wissenschaftlichen Publikation darstellen.

Formen und Formate der Datenbeschreibung

Datasheet

Insbesondere für Forschungsdaten aus dem geisteswissenschaftlichen Kontext, hat Europeana und die Gruppe "Collections as data" ein Template erarbeitet, das als "Datasheets for Digital Cultural Heritage Datasets" veröffentlicht wurde. Es kann in dieser vereinfachten Form als Dokument für die Beschreibung von Datensätzen verwendet werden. Die Abfragen entsprechen teilweise den Fragen aus dem Datenmanagementplan für die MWS in RDMO. Daher ist die Arbeit am Datenmanagementplan eine gute Vorbereitung für die Veröffentlichung einer begleitenden Datenbeschreibung. Wie in RDMO müssen auch hier nur die Bereiche eingetragen werden, die für das Projekt relevant sind. Das Datasheet gibt aber eine gute Anregung, um einzuschätzen, welche Informationen für Nachnutzende wichtig sein könnten. Ziel und Kontext der Entstehung des Templates ist das materielle und digitale Kulturgut und genauer: "To facilitate communication between cultural institutions managing digital collections and all those interested in the reuse of cultural heritage datasets for academic and research purposes, datasheets for digital cultural heritage need to reflect these characteristics." (vgl. auch den entsprechenden Artikel im  Journal of Open Humanities Data)

Data Paper

Ein Data Paper gibt neben den im Datasheet (s.o.) angeregten Informationen über Format, Herkunft, etc. der Daten noch tiefgehendere Hinweise zum Forschungskontext, der Methode, der Erhebung, Sammlung oder statistischen Aussagekraft der Daten. Es kann auch kritisch die Datenqualität beleuchten und auf Probleme hinweisen, die dieser Datensatz bei der Nachnutzung ggf. erzeugen würde. Ein Beispiel für ein Data Paper aus dem geschichtswissenschaftlichen Kontext ist: "Residents of Late Nineteenth-Century Port Districts: A Comparative Dataset from Antwerp and Boston, 1880–1900" von Kristof Loockx, erschienen im Journal of Open Humanties Data. In diesem Beispiel wurde der eigentliche Datensatz auf Zenodo veröffentlicht und wird im Data Paper referenziert. Leider findet auf Zenodo keine Referenz in den Metadaten auf das Data Paper statt - dies ist jedoch dringend zu empfehlen. Statt dessen hat der Autor im Description-Feld auf Zenodo auf sein Data Paper verwiesen (dadurch kann der Link aber sehr schlecht gefunden werden und ist nicht klickbar. Auf perspectivia.net wäre in einer Kombination mit der Veröffentlichung der Daten (z. B. auf Zenodo) ebenso die Veröffentlichung eines Data Paper möglich. Doch auch wenn das Journal of Open Humanities Data oder ein anderer Ort als geeigneteres Publikationsorgan erscheinen, können im Katalog von perspecitivia.net beides, die Daten und die Beschreibung nachgewiesen werden.

Datenbeschreibung

Eine nicht-formalisierte Form der Datenbeschreibung kann als minimale Form ein Abstractfeld wie es in vielen Repositorien als Pflichtfeld existiert bedeuten (vgl. Zenodo, DARIAH-DE aber auch perspectivia.net). Hier kann (auch mehrsprachig) ein Kontext oder eine Zusammenfassung zu jeglicher Publikation (eben auch zu einem Datensatz) gegeben werden. Da wir wissen, wie zeit- und ressourcenaufwendig eine Datenpublikation sein kann, ermuntern wir dazu, als Datenbeschreibung zumindest diese Zusammenfassung auszufüllen als auch zusätzlich den Datenmanagementplan aus RDMO mit zu veröffentlichen. Dies kann in mehreren Formaten (als CSV, PDF, etc.) erfolgen. Der Datenmanagementplan wurde zu Projektbeginn ohnehin angelegt und im Laufe des Projekts empfiehlt sich immer wieder diesen zu aktualisieren, um dann bei der Datenpublikation nur noch wenig Arbeit in die Beschreibung investieren zu müssen.